将字典项转换为 Pandas 数据框的行，其中键是元组，值是整数

Question

我有一本字典如下：

d = {("Sam","Scotland","23") : 25,
     ("Oli","England","23") : 28,
     ("Ethan","Wales","18") : 19}

我想将它转换成一个如下所示的 Pandas 数据框：

Name    Country    Age    Count
Sam     Scotland    23     25
Oli     England     23     28
Ethan   Wales       18     19

我试着这样做：

df = pd.DataFrame.from_items(d.items(),orient="index",
                              columns=["Name","Country","Age","Count"])

但我收到此错误：

ValueError: The value in each (key, value) pair must be an array, Series, or dict

我很欣赏通过循环遍历元组的每个项目和每个元素是可能的，但是有没有更干净的方法来做到这一点？

Answer 1

您可以直接pd.DataFrame.from_dict使用字典。这会根据您的输入字典键创建一个键。您可以将其转换为，然后使用：tupleMultiIndexreset_index

cols = ['Name', 'Country', 'Age', 'Count']

df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index', columns=cols[-1])
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(df.index, names=cols[:-1])
df = df.reset_index()

Answer 2

您可以通过连接键和值来手动构建 DataFrame 的行，例如：

import pandas as pd

d = {("Sam", "Scotland", "23"): 25,
     ("Oli", "England", "23"): 28,
     ("Ethan", "Wales", "18"): 19}

df = pd.DataFrame([k + (v,) for k, v in d.items()], columns=['name', 'country', 'age', 'count'])
print(df)

输出

    name   country age  count
0  Ethan     Wales  18     19
1    Sam  Scotland  23     25
2    Oli   England  23     28

或者作为替代：

import pandas as pd

d = {("Sam", "Scotland", "23"): 25,
     ("Oli", "England", "23"): 28,
     ("Ethan", "Wales", "18"): 19}

df = pd.DataFrame(
    [{"name": name, "country": country, "age": age, "count": value} for (name, country, age), value in d.items()])

print(df)

输出

  age  count   country   name
0  23     28   England    Oli
1  23     25  Scotland    Sam
2  18     19     Wales  Ethan

这个想法是将键值对转换为字典列表，然后将其传递给DataFrame.